作者：丁国勇; 程晋宽高校学生学业表现教育大数据教育数据挖掘
摘要：在高等教育大众化以及教育大数据的双重背景下,高校学生学业表现的研究越来越突出以教育数据挖掘和大数据分析的方法,在数据事实与数据关系的基础上,建构促进学生学业发展、学业管理和学业支持的体系。通过对高校学生学业表现研究的历史回顾和现实问题的分析,高校学生学业表现的未来研究呈现出明显的转向:研究模式转向整合化,研究数据转向主客观数据相结合,研究方法转向统计学与教育数据挖掘的综合应用。高校学生学业表现研究需要强化学校环境、社会及人口统计特征、个人特征和学生投入等四个维度的研究框架和问题识别,采取数据理解、数据准备、探索性数据分析、模型建立与评价、模型应用等五个步骤的研究过程。
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